BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:業界別AI活用事例10選：製造・流通・金融・医 療…現場はAIをどう使っているか X-WR-CALNAME:業界別AI活用事例10選：製造・流通・金融・医 療…現場はAIをどう使っているか X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:996051@techplay.jp SUMMARY:業界別AI活用事例10選：製造・流通・金融・医療… 現場はAIをどう使っているか DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260604T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260604T124500 DTSTAMP:20260522T025843Z CREATED:20260520T004707Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99605 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 「AI活用 はIT企業の話で、うちの業界には早い」と感じている ✓ AI活用事例を調べても、自社の業務に近い話に辿り 着けていない✓ 製造・流通・金融など自社の業界でAI が何に使われているか整理できていない✓ 上司から「 業界他社の事例を集めて」と言われたが、何を集めれ ば判断材料になるか分からない\nもし一つでも当ては まるなら、問題は「自社の業界が遅れている」ことで はありません。\n業界の言葉で語られた事例に出会え ていないだけです。製造業の設備保全、金融のAML検知 、流通のAI発注、官公庁の市民FAQ──現場が動いてい る事例は、業界ごとにすでに存在しています。\nこの45 分で、7業界10事例を業界軸で整理した一覧と、自社の 業界で何から始めるかの判断フレームを持ち帰ること ができます。\n■ こんな方におすすめです───── ──────────────────────── ───✓ 製造・流通小売・金融・物流・医療・官公庁 ・IT通信のDX推進担当・業務担当の方✓ 「うちの業界 ではAIが何に使われているか」を一覧で把握したい方 ✓ 社内でAI企画を起案するにあたり、業界他社の事例 を判断材料として揃えたい方✓ RAG・AIエージェント・ 需要予測など活用形態の違いを業界文脈で理解したい 方✓ 「うちの業界では何から始めればよいか」の判断 基準が欲しい方\n■ セッション説明──────── ──────────────────────── 「AIはIT企業やエンジニアが使うもの」「製造業には早 い」と思っている層が、実は最もAI活用の恩恵を受け やすい業界にいることが多いです。本セッションでは 、製造・流通小売・金融・物流・医療・官公庁・IT通 信の7業界から厳選した10事例を、業界軸で整理してお 伝えします。\n技術論ではなく「この現場のこの担当 者の1日がどう変わったか」に焦点を当て、業界の言葉 で語ることを目指します。各事例は「課題と使ったデ ータ・AIアーキテクチャ」と「Before/After＋効果数値」 の2スライドで深掘り。設備保全の検索時間9割削減、AI 発注の在庫30%減、AML検知の調査時間50〜80%減、コード 生成率70%など、実際の数値とともに紹介します。\nRAG ・画像認識・需要予測・LLM融合レコメンド・異常検知 ・AIエージェント・数理最適化・コード生成など2024〜2 026年に広がった「LLM＋エージェント」型を含む幅広い 活用形態を横断します。最後は10事例に共通する「AI化 が進んだ3つの条件」と「うちの業界では何から始める か」の判断フレームで締めます。\n■ 今回話す内容─ ──────────────────────── ───────\n\n7業界10事例を業界軸で整理した一覧 （製造・流通・金融・物流・医療・官公庁・IT通信）\n 各事例の業務フローがどう変わったか：課題・使った データ・効果数値の具体\n10事例に共通する「AI化が進 んだ3つの条件」と「うちの業界で何から始めるか」の 判断フレーム\n\n■ 登壇者──────────── ────────────────────三好大悟 （株式会社リベルクラフト 代表）\nデータサイエンテ ィスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI・データ活用 のコンサルティングと社内研修を手がける。「技術を 現場で動く施策に翻訳する」をミッションに、導入判 断から構築・運用展開まで一気通貫でサポートしてい る。Python・SQLによる実装経験と、経営層へのプレゼン ・合意形成の両方を持つ実務家。\nX: https://x.com/dmiyoshi_ lc（三好大悟）\, https://x.com/libercraft1202（リベルクラフ ト）\n■ 開催概要──────────────── ──────────日時：2026年6月4日（木）12:00〜12 :45時間：45分（本編35分＋Q&A10分）形式：Google Meetウェ ビナー（参加費無料）対象：製造・流通小売・金融・ 物流・医療・官公庁・IT通信のDX推進担当・業務担当者 主催：株式会社リベルクラフト\n■ 注意事項──── ──────────────────────・当 日参加できない方のために、当日の録画を後日参加者 限定で配信します。申し込んでおくだけで見逃し配信 を受け取れます。・本ウェビナーはビジネス用途を前 提としています。同業他社の方はご遠慮いただく場合 があります。・リクルーティング、勧誘など、採用目 的でのイベント参加はお断りしております。・欠席さ れる場合は、お手数ですがキャンセル処理をお願いい たします。・無断キャンセルや欠席が続く場合、次回 以降の参加をお断りさせていただく場合がございます 。・内容は予告なく変更される場合があります。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/996051?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR